• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.226-228
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• 2002

최근 진화 알고리즘을 이용하여 건축, 예술. 항공 기계 분야의 제품을 설계하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있으며, Digenetics는 진화 체커 프로그램을 컴퓨터 전시회에서 공개하고 판매에 들어갔다 게임은 상업적으로도 가치가 높은 소프트웨어 산업분야의 중요한 영역이고, 인공지능 분야의 중요한 연구대상이다. 반면, 다양한 전문지식과 고속의 하드웨어만을 이용한 인공지능 구현의 한계로 인해 상업화되는데 어려움이 있었다. 진화 알고리즘은 개체의 우수성을 평가할 수 있는 방법만으로도 훌륭한 게임 플레이어를 생성해 낼 수 있어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 종분화의 일종인 크라우딩 알고리즘을 이용하여 다양한 체커 전략을 생성한 후 결합을 통해 일반 유전자 알고리즘을 이용한 전략에 비해 높은 성능을 냈다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.149-150
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• 2008

Generally, the propeller shaft rate (PSR) estimation algorithm for the classification of the sonar target has the following problems: it requires both accurate and efficient the fundamental finding method because it is essential and difficult to distinguish harmonic family from the frequency spectrum, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an evolutionary PSR estimation algorithm using an expert knowledge and the evolution strategy, is proposed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the realtime system application.

• The Optical Journal
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• s.132
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• pp.34-40
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• 2011

완연한 봄기운이 느껴지는 4월만 되면 디지털카메라 매장은 봄나들이를 가려는 사람들로 그 어느 때보다도 북적인다. 그러나 급변하는 정보기술(IT) 시장 환경변화에 따라 카메라의 진화속도도 빨라지고 있어 소비자들이 카메라를 선택하는데 어려움이 따른다. 카메라는 전문적인 기능을 갖춘 DSLR부터 가볍고 편리한 기능의 콤팩트 카메라 최근엔 미러리스 카메라에 이르기까지 그 종류는 매우 다양하다. 카메라는 가격만 보고 구매해서는 안 되며, 쓰임새에 따라 자신에게 맞는 것을 찾는 것이 중요한데, 카메라에 대한 전문적인 지식이 없을 때는 반드시 전문가의 도움을 받는 것이 좋다. 소중한 추억을 한장 한장 담아내는 카메라. 어느덧 우리 생활 깊숙이 필수품으로 자리매김하고 있는 가운데 본 고에서는 브랜드별 카메라의 특 장점에 대해 소개한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.18 no.1
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• pp.10-22
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• 2013

스마트 폰 등의 모바일 기기의 등장으로 촉발된 스마트혁명은 "똑똑한 매체"라는 이름의 스마트미디어 개념을 탄생시켰으며, 스마트TV를 필두로 디지털 방송 영역에 개방형, 실감형, 참여형, 개인형, 감성형의 특성을 가진 서비스의 등장을 예고했다. 본 고에서는 진화하고 있는 스마트 시대의 미디어의 변화 모습을 살펴보고 그 진화 방향에 대하여 고찰해 본다. 이를 위하여 디지털화로부터 시작된 방송 환경 변화와 스마트 기기의 변화에 대하여 알아보며 융합, 지식, 실감, 사용자경험의 네 가지 관점에서의 스마트미디어 발전 방향에 대하여 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.06a
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• pp.137-139
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• 2002

• 연구논문집
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• s.34
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• pp.113-119
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• 2004

Recently, the conventional concept of a machine-tool in manufacturing systems is changing from the target of integration to the autonomous manufacturing device based on a knowledge evolution. Subsequently, a machine-tool has been the subject of a cooperation through an advanced environment where an open architecture controller, high speed network and internet technology are contained In the future, a machine-tool will be more improved in the form of a knowledge evolution based device. In order to develop the knowledge evolution based machine-tool, this paper proposes the structure of knowledge evolution and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design of the dialogue agent module in M2M(Machine To Machine)environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge evolution based machine-tool can be hereafter more easily implemented.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.12-20
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• 2015

최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.4
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• pp.30-38
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• 2014

최근의 플랫폼 기술동향은 웹 기반 혹은 단순 의사소통이 가능한 모바일 플랫폼에서 빅데이터와 인공지능기술이 접목되면서 심층 질의응답이 가능한 차세대 지능형 지식처리 플랫폼으로의 진화가 진행 중이다. 선진국에서는 국가 차원 혹은 글로벌 기업의 주도하에 대형 장기 프로젝트가 진행 중이다. 국가 주도의 프로젝트로는 미국의 PAL, 유럽의 Human Brain, 일본의 Todai 프로젝트가 대표적인 예이며, 글로벌 기업의 경우는 IBM의 Watson, Google의 Knowledge Graph, Apple의 Sir가 대표적인 예이다. 본고에서는 차세대 지능형 플랫폼의 핵심기술인 인간과 기계의 지식소통을 위한 빅데이터 기반의 지식처리 인공지능 소프트웨어 기술의 개념과 국내외 기술 및 산업, 지식재산권 동향 등을 살펴보고 산업계 활용방안 및 발전방향에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.3
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• pp.67-82
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• 2006

We propose the HBEM(Hybrid Behavior Evolution Model) composed of rule classification and evolutionary neural network using rule descriptor and link descriptor for evolutionary behavior of virtual robots. In our model, two levels of the knowledge of behaviors were represented. In the upper level, the representation was improved using rule and link descriptors together. And then in the lower level, behavior knowledge was represented in form of bit string and learned adapting their chromosomes by the genetic operators. A virtual robot was composed by the learned chromosome which had the best fitness. The composed virtual robot perceives the surrounding situations and they were classifying the pattern through rules and processing the result in neural network and behaving. To evaluate our proposed model, we developed HBES(Hybrid Behavior Evolution System) and adapted the problem of gathering food of the virtual robots. In the results of testing our system, the learning time was fewer than the evolution neural network of the condition which was same. And then, to evaluate the effect improving the fitness by the rules we respectively measured the fitness adapted or not about the chromosomes where the learning was completed. In the results of evaluating, if the rules were not adapted the fitness was lowered. It showed that our proposed model was better in the learning performance and more regular than the evolutionary neural network in the behavior evolution of the virtual robots.